7 aplicaciones prácticas del aprendizaje automático

El aprendizaje automático, o ML, es una rama de la inteligencia artificial (IA) y ha ganado una atención significativa gracias a la aparición de herramientas de IA como ChatGPT y DALL-E. El aprendizaje automático permite que los sistemas informáticos se adapten y aprendan de la experiencia, lo que lo convierte en un concepto ampliamente reconocido. Aunque su popularidad ha aumentado recientemente, el aprendizaje automático ya es popular en muchas situaciones del mundo real.

Si tiene curiosidad acerca de sus aplicaciones cotidianas, profundicemos en algunos ejemplos populares de aprendizaje automático en acción.

1. Asistentes personales y chatbots

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Una de las aplicaciones más prácticas del aprendizaje automático se ve en los asistentes personales y los chatbots de inteligencia artificial. Herramientas populares como Alexa, Google Assistant y Siri se basan en algoritmos ML que usan procesamiento de lenguaje natural (NLP) y técnicas de aprendizaje profundo para comprender los patrones, la entonación y el contexto del lenguaje. Esto les permite entablar conversaciones simuladas con personas.

La capacidad de comprender el lenguaje humano simplifica enormemente nuestra interacción con los sistemas informáticos. Al proporcionar comandos o indicaciones al chatbot o asistente personal de IA, puede realizar tareas correctamente o proporcionar respuestas apropiadas.

Un ejemplo de ML en acción es el uso de chatbots en el servicio al cliente. Muchas tiendas de comercio electrónico utilizan esta función, lo que permite a los clientes hacer preguntas y recibir comentarios instantáneos del bot.

2. Respuesta automática por correo electrónico

Otra aplicación práctica popular de Machine Learning es la respuesta automática de correo electrónico con tecnología ML. Es posible que haya notado que cuando recibe un correo electrónico en su cuenta de Gmail, sugiere las opciones de respuesta correctas según el contexto de la conversación. Esta posibilidad se realiza a través de técnicas de ML y NLP.

Del mismo modo, cualquier correo electrónico que reciba tan pronto como se suscriba a un boletín informativo, realice una compra o incluso abandone un carrito de compras está automatizado. Estos correos electrónicos son generados por un software que utiliza dichos patrones, lo que les permite enviarse solo cuando se activan acciones específicas.Además, este software de respuesta automática de correo electrónico brinda personalización y personalización de correos electrónicos.

El uso de software de respuesta de correo electrónico automatizado ofrece una serie de beneficios, que incluyen:

  1. Aumenta la calidad.
  2. Mejorar el servicio al cliente.
  3. Experiencia personalizada aprendiendo tus preferencias.
  4. Ahorro de costos ya que los correos electrónicos se pueden enviar sin intervención humana.

3. Finanzas personales y banca

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Los algoritmos de aprendizaje automático también han ingresado al sector bancario y financiero, brindando aplicaciones valiosas. Una de las formas en que los bancos utilizan los algoritmos de IA y ML son las técnicas avanzadas de detección de fraude que brindan una sólida seguridad para sus activos. Los modelos ML para la detección de fraudes bancarios pueden distinguir entre transacciones legítimas e ilegítimas mediante el uso de métodos de reconocimiento de imágenes y texto para aprender patrones e identificar acciones fraudulentas.

El aprendizaje automático también es beneficioso en las finanzas personales, especialmente en la gestión de carteras. Las plataformas de inversión en línea que actúan como asesores robóticos utilizan ML para ayudar a construir, monitorear y automatizar la gestión de carteras diversificadas. Estas plataformas aprenden sobre sus recomendaciones anteriores para activos o riesgos específicos y ayudan a construir la cartera adecuada sin supervisión humana.

Además, el aprendizaje automático permite realizar pronósticos de mercado en el campo de las finanzas personales. El algoritmo BL puede predecir los precios de las acciones y las tendencias del mercado mediante el análisis de datos históricos. Esta información lo ayuda a desarrollar estrategias comerciales efectivas e identificar oportunidades comerciales favorables.

4. Atención de la salud y diagnóstico médico

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El aprendizaje automático también está emergiendo como una herramienta importante en la industria de la salud, que brinda numerosos beneficios para el diagnóstico médico, la atención del paciente y los resultados generales. Funciona con varias tecnologías de atención médica para mejorar la salud de muchas maneras.

Aquí hay 6 aplicaciones importantes del aprendizaje automático en el cuidado de la salud:

  1. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos del paciente, incluidos los síntomas, los registros médicos, los resultados de las pruebas y las imágenes escaneadas, para ayudar en el diagnóstico y el pronóstico precisos.
  2. Al analizar las características del paciente, la información genética, el historial de tratamiento y los datos clínicos, Machine Learning desarrolla planes de tratamiento personalizados adaptados a las necesidades de cada individuo.
  3. La tecnología de aprendizaje automático facilita el análisis de rayos X, resonancias magnéticas y diapositivas de patología, detecta automáticamente anomalías, identifica características específicas y ayuda a los radiólogos a diagnosticar enfermedades.
  4. Los modelos ML optimizan la búsqueda de posibles ingredientes activos, lo que permite la optimización de ensayos clínicos, el descubrimiento de pacientes y la identificación de candidatos adecuados para tratamientos específicos.
  5. El aprendizaje automático optimiza las operaciones de atención médica al proporcionar gestión de la cadena de suministro, predicción de fallas de equipos y optimización de la asignación de recursos.
  6. La tecnología de aprendizaje automático permite análisis predictivos que funcionan con dispositivos portátiles conectados para monitorear a los pacientes y proporcionar alertas tempranas.

Estas aplicaciones demuestran el potencial del aprendizaje automático para revolucionar la atención médica, mejorando la precisión del diagnóstico, la efectividad del tratamiento y la atención general del paciente.

5. Coches autónomos

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El aprendizaje automático juega un papel importante en el desarrollo de los automóviles modernos, siendo Tesla un ejemplo destacado. Los automóviles Tesla dependen del hardware de inteligencia artificial proporcionado por NVIDIA, que presenta modelos de aprendizaje automático no supervisados ​​que permiten la detección y el reconocimiento de objetos con autoaprendizaje. Pero Tesla no es el único con funciones de conducción autónoma.

Estos vehículos recopilan información completa sobre su entorno y están equipados con varios sensores, como cámaras, LiDAR, radar y GPS. Luego, estos datos se procesan para proporcionar una percepción precisa y una toma de decisiones efectiva. Los automóviles autónomos utilizan técnicas de localización y mapeo simultáneos (SLAM) que utilizan datos de sensores para crear mapas actualizados que ayudan en la navegación.

Los modelos ML contribuyen aún más a los automóviles autónomos al determinar rutas óptimas y respaldar la toma de decisiones en tiempo real.Estos modelos también facilitan el desarrollo de sistemas adaptativos capaces de detectar y predecir posibles problemas en los vehículos.

Al integrar el aprendizaje automático, los automóviles se vuelven más inteligentes, más autónomos y capaces de mejorar la seguridad vial y la eficiencia.

6. Viajes y transporte

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Los algoritmos de aprendizaje automático incluso están elevando nuestros estándares de viaje y transporte. Las aplicaciones de transporte compartido, como Uber, usan modelos ML para automatizar características como el precio de los viajes, los lugares de recogida, las rutas óptimas y los tiempos estimados de llegada, lo que hace que nuestro viaje diario sea más fácil y conveniente.

Google Maps es otra herramienta valiosa que utiliza el aprendizaje automático para mejorar nuestro viaje. El uso de datos de ubicación proporciona navegación inteligente, pronósticos de tráfico y recomendaciones personalizadas que garantizan un viaje eficiente.

En aviación, los algoritmos ML permiten sistemas de piloto automático para aeronaves, incluidos vuelos comerciales. Esta integración de IA y ML garantiza un funcionamiento seguro y fiable.

Además, los algoritmos ML contribuyen al desarrollo de sistemas de control de señales de tráfico inteligentes.Estos sistemas analizan los datos del flujo de tráfico en tiempo real y ajustan los tiempos de las señales en consecuencia, reduciendo la congestión y el tiempo de espera para mejorar la experiencia general de viaje.

7. Redes sociales

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Los algoritmos de aprendizaje automático también se utilizan ampliamente en los sitios de redes sociales donde han introducido muchas funciones para mejorar la experiencia del usuario. Además, muchas empresas de redes sociales también utilizan IA y ML para detectar y prevenir ataques maliciosos. Aquí hay unos ejemplos:

  1. Muchas plataformas de redes sociales populares como Facebook, Instagram y Snapchat combinan funciones de reconocimiento facial para aplicar varios filtros.
  2. Los sitios de redes sociales utilizan modelos ML para personalizar las publicaciones en función de los intereses de los usuarios individuales.
  3. Los anuncios que se muestran en estas plataformas se adaptan a los intereses del usuario, recomendando productos y servicios relevantes.
  4. La red social proporciona recomendaciones para amigos y conexiones basadas en la red existente del usuario.
  5. Las técnicas de análisis de emociones se utilizan para analizar el estado de ánimo que transmiten los emoticonos.

Estas aplicaciones de algoritmos de aprendizaje automático en sitios de redes sociales contribuyen a mejorar la experiencia del usuario al proporcionar contenido personalizado, recomendaciones personalizadas y conexiones sociales mejoradas.

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